pandas로 네트워크 데이터 표현

Python 중급 네트워크 분석

Eric Ma

Data Carpentry instructor and author of nxviz package

네트워크 데이터 저장을 위한 CSV 파일

CSV 파일

person,party,weight
Barrett.Samuel,LondonEnemies,1
Barrett.Samuel,StAndrewsLodge,1
Marshall.Thomas,LondonEnemies,1
Eaton.Joseph,TeaParty,1
Bass.Henry,LondonEnemies,1

네트워크 데이터 저장을 위한 CSV 파일

장점:
- 사람이 읽기 쉬움
- pandas로 추가 분석 가능
단점:
- 반복적임; 디스크 공간 사용
두 DataFrame: 노드/엣지 리스트

노드 리스트와 엣지 리스트

노드 리스트
- 각 행은 하나의 노드
- 열은 해당 노드의 메타데이터
엣지 리스트
- 각 행은 하나의 엣지
- 열은 해당 엣지의 메타데이터

Pandas와 그래프

list(G.nodes(data=True))

[(0, {'bipartite': 0}),
(1, {'bipartite': 0}),
(2, {'bipartite': 0}),
...]

nodelist = []

for n, d in G.nodes(data=True):
    node_data = dict() 
    node_data['node'] = n

    node_data.update(d)

    nodelist.append(node_data)

Pandas와 그래프

nodelist

[{'bipartite': 0, 'node': 0},
{'bipartite': 0, 'node': 1},
{'bipartite': 0, 'node': 2},
{'bipartite': 0, 'node': 3},
{'bipartite': 0, 'node': 4},...]

Pandas와 그래프

import pandas as pd
pd.DataFrame(nodelist)

  bipartite  node
0           0     0
1           0     1
2           0     2
3           0     3
4           0     4
5           1     5
6           1     6
7           1     7

pd.DataFrame(nodelist).to_csv('my_file.csv')

연습해 봅시다!

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